城市主干道路段行程时间-流量模型研究
交通流量预测的时间序列模型研究
交通流量预测的时间序列模型研究随着社会的不断发展，城市化进程不断加快，人们的出行便利程度也得到了很大的提升。
然而，由此也带来了一个不可避免的问题，那就是交通拥堵。
每当早上和下班高峰时段，由于车辆数量太多，道路容量不足，道路通行速度急剧降低，导致交通拥堵日渐严重。
因此，交通流量预测问题变得非常重要。
交通流量预测是交通运输领域中的一个重要问题，它对于道路交通的管理、规划和优化都起到了至关重要的作用。
自从计算机应用于交通领域以来，时间序列模型便成为交通流量预测领域的一个研究重点。
本文将围绕交通流量预测的时间序列模型进行研究和分析。
一、交通流量预测的重要性交通流量预测是城市交通管理和交通规划中必不可少的一部分。
通过交通流量预测，交通规划者可以更好地规划道路、公交线路和管制效果，并制定相应的交通管制措施，从而改善城市交通拥堵状况，减少交通事故的发生率，提高城市交通运输的效率和质量。
二、交通流量预测的时间序列模型时间序列模型是一种将历史数据和时间趋势作为变量，预测未来值的数学模型。
时间序列模型在交通流量预测领域中获得了广泛的应用。
交通流量预测时间序列模型主要可以分为三类，分别是基于移动平均法的模型、基于指数平滑法的模型和基于ARIMA模型的模型。
1. 基于移动平均法的模型移动平均法是时间序列模型中最简单的一种预测方法，它是一种将历史数据的平均值作为预测值的方法。
在交通流量预测领域中，移动平均法常用的有简单平均法、加权平均法和滑动平均法等等。
2. 基于指数平滑法的模型指数平滑法是一种将历史数据加权平均值作为预测值的方法。
在交通流量预测领域中，指数平滑法常用的有简单指数平滑法、双重指数平滑法和三重指数平滑法等等。
3. 基于ARIMA模型的模型ARIMA模型是一种常用的时间序列模型，可以用来预测交通流量的变化趋势。
ARIMA模型主要包括三个部分，分别是自回归（AR）、滑动平均（MA）和差分（I）。
三、交通流量预测的评价指标为了确保交通流量预测的准确性，需要对其进行评价。
城市道路交通流量预测模型研究
城市道路交通流量预测模型研究一、课题研究背景城市路网中不断增长的交通出行需求，进一步导致道路交通流的高峰时段拥堵情况不断加剧。
如何有效利用交通流数据，建立合理、准确的道路交通流量预测模型，对于缓解交通拥堵，优化城市交通出行体验具有重要意义。
因此，本文将从理论与实践两个层面出发，全面介绍城市道路交通流量预测模型的研究现状和发展趋势。
二、城市道路交通流量预测模型概述1.概念定义城市道路交通流量预测模型是指通过建立数学模型，在给定区域内将未来的道路交通流量进行预测的一种方法。
该模型主要包括数据预处理、数据建模、模型验证与修正、预测结果评估等步骤。
2.建模思想城市道路交通流量预测模型的建模思想主要包括时间序列模型、回归分析模型、人工神经网络模型等。
它们可以在一定程度上反映城市道路交通流量的时空特征。
3.应用领域城市道路交通流量预测模型的应用领域主要包括智慧交通、城市交通规划等。
在智慧交通领域，该模型可以用于实现自动化交通控制和优化城市交通出行路线规划；在城市交通规划领域，该模型可以为交通出行提供科学依据，指导城市交通基础设施建设和改造。
三、城市道路交通流量预测模型的现状分析1.模型类型城市道路交通流量预测模型的类型越来越多，包括时间序列模型、回归分析模型、人工神经网络模型等。
其中，时间序列模型和人工神经网络模型应用较为广泛。
2.数据来源城市道路交通流量预测模型的数据来源多种多样，可以是交通信号控制系统数据、车辆定位数据、移动App出行数据等。
其中，车辆定位数据是交通流量预测的重要数据来源，其精度和实时性能够满足实时性较高的道路交通流量预测需求。
3.关键问题城市道路交通流量预测模型研究中存在着一些关键问题，如数据的缺失和质量问题、模型的选取和改进问题等。
因此，研究者需要利用先进的技术手段来克服这些问题。
四、城市道路交通流量预测模型的发展趋势1.数据挖掘技术与模型集成技术未来城市道路交通流量预测模型将结合数据挖掘技术和模型集成技术，充分利用不同类型的数据来源，提高预测精度和实时性。
城市道路交通流模型及优化算法研究
城市道路交通流模型及优化算法研究随着城市化进程的快速发展，城市道路交通流量呈现快速增长的趋势。
为有效应对交通拥堵现象，提高城市交通效率，研究城市道路交通流模型及优化算法变得尤为重要。
本文将对城市道路交通流模型以及优化算法进行深入研究和分析。
一、城市道路交通流模型城市道路交通流模型是研究城市交通流量、交通拥堵等问题的基础，它通过数学建模的方式，描述城市道路上车辆的运行状态与行为规律。
常用的城市道路交通流模型主要有微观模型和宏观模型两类。
微观模型主要是基于车辆行为规律的建模方法，考虑了车辆的个体特性和交通运输的微观细节。
常见的微观交通模型包括车辆轨迹模型、混合交通流模型和驾驶行为模型等。
通过对驾驶员的行为规律和车辆的运动特征进行建模，微观模型能够精确地描述交通流的形成和演化过程。
宏观模型主要是对城市道路交通流进行总体统计和分析，重点关注交通流量、速度和密度等整体性指标。
常见的宏观交通模型包括流量-速度-密度模型、堵车公式和Queuing模型等。
这些模型可以对交通流的行为进行整体描述和分析，为城市交通规划和管理提供重要依据。
二、优化算法介绍优化算法是为了解决实际问题而设计的一类算法。
在城市道路交通流量优化中，有关道路网络规划、交通信号控制和路径搜索等方面的优化算法被广泛应用。
1. 道路网络规划优化算法道路网络规划优化算法主要是通过对道路网络进行调整和优化，以实现减少拥堵和提高交通效率的目标。
常用方法包括网络基本结构优化、道路布局优化和路网扩容等。
通过这些优化方法，可以提高道路通行能力，缓解拥堵问题。
2. 交通信号控制优化算法交通信号控制优化算法主要是针对城市交叉口的信号灯进行调整和优化。
常见的方法包括传统的时序调整方法和基于智能交通系统的自适应控制方法。
通过合理地调整信号灯的时序和相位，可以在保证交通安全的前提下，提高交通效率。
3. 路径搜索优化算法路径搜索优化算法主要是为驾驶员提供最优路径选择策略，以减少通行时间和距离。
城市道路交通流量预测与优化模型研究
城市道路交通流量预测与优化模型研究随着城市化进程的加快，城市道路交通拥堵问题成为了人们日常生活中不可忽视的一个重要问题。
为了提高城市交通效率，减少交通拥堵，城市道路交通流量预测与优化模型的研究变得尤为重要。
本文将探讨城市道路交通流量预测与优化模型的研究现状，以及其中的挑战与前景。
一、城市道路交通流量预测模型研究城市道路交通流量预测是实现交通优化的基础，准确的交通流量预测可以帮助交通管理部门制定合理的交通优化策略。
目前，城市道路交通流量预测主要基于以下几种模型：1. 统计模型统计模型是最常见的预测模型之一，通过分析历史交通数据的特征和模式，来预测未来的交通流量。
常用的统计模型有自回归移动平均模型（ARMA）、指数平滑模型和灰色系统模型等。
这些模型通过数学统计方法分析历史数据的趋势和周期性，来预测未来的交通流量。
2. 机器学习模型随着大数据和人工智能技术的发展，机器学习模型在交通流量预测中得到了广泛应用。
机器学习模型可以根据大量的历史交通数据，建立复杂的非线性模型，从而提高交通流量预测的准确性。
常用的机器学习模型有支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林等。
这些模型可以根据输入的特征，学习交通流量与各种因素之间的复杂关系，进而预测未来的交通流量。
3. 融合模型为了进一步提高交通流量预测的准确性，近年来越来越多的研究将统计模型和机器学习模型进行融合。
融合模型可以综合考虑历史交通数据的趋势和特征，以及交通流量与各种因素的复杂关系，从而提高预测准确性。
常用的融合模型有灰色关联度模型和支持向量机与自回归模型的融合模型等。
二、城市道路交通流量优化模型研究城市道路交通流量优化旨在通过调控交通流量，减少拥堵并提高交通效率。
目前，城市道路交通流量优化主要基于以下几种模型：1. 交通流模型交通流模型是优化城市道路交通流量的基础。
交通流模型可以描述车辆在道路上的运动规律，根据交通流模型，可以预测交通拥堵的发生和发展趋势。
城市主干道短时交通流预测研究
城市主干道短时交通流预测研究随着城市化进程的不断加快，城市的交通压力也日益加大。
城市主干道作为城市交通的血脉，其交通流量的预测对于优化城市交通管理、提高交通效率至关重要。
因此，对城市主干道短时交通流进行准确预测的研究成为了学术界和实际应用中的热点问题。
城市主干道短时交通流预测是指根据历史交通数据和相关环境因素，对未来一段时间内城市主干道上的车辆流量进行估计和预测。
其研究的目的是通过理解和分析交通流量的规律，预测未来交通状况，从而为交通管理部门制定合理的交通控制策略提供科学依据。
城市主干道短时交通流预测的研究方法多种多样，其中常用的方法包括时间序列分析、神经网络模型、支持向量机等。
时间序列分析是通过对历史交通数据进行统计分析，建立数学模型，推断未来交通流量的变化趋势。
神经网络模型则是通过对大量历史数据的学习和训练，建立一个能够模拟人脑神经网络的数学模型，从而预测未来交通流量。
支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法，通过构建一个能够将数据映射到高维特征空间的超平面，从而实现对未来交通流量的预测。
在进行城市主干道短时交通流预测时，需要考虑的因素包括历史交通数据、天气状况、节假日等。
历史交通数据是进行预测的基础，通过对历史数据的分析，可以发现交通流量的规律和趋势。
天气状况是影响交通流量的重要因素之一，例如下雨、雾霾等恶劣天气会导致交通拥堵。
节假日则会对交通流量产生显著影响，人们的出行方式和时间会发生变化，因此需要对节假日进行适当的调整和修正。
城市主干道短时交通流预测的研究对于城市交通管理的科学化、智能化具有重要意义。
通过准确预测交通流量，可以合理安排交通信号灯的配时，优化交通流动性，减少交通拥堵，提高交通效率。
此外，交通流量预测还可以为交通管理部门提供决策支持，帮助他们制定合理的交通规划和控制策略，提高城市交通的整体运行效果。
综上所述，城市主干道短时交通流预测的研究是一个复杂而重要的问题。
通过运用合适的预测模型和适当的数据处理方法，可以实现对城市交通流量的准确预测，为城市交通管理和规划提供科学依据，提高城市交通的运行效率和服务水平。
路网设计中的流量分配模型研究
路网设计中的流量分配模型研究现代城市的交通问题越来越迫切，路网设计中的流量分配模型成为了研究的热点，其目标是通过可预测的方法，达到路面交通优化，让交通流动更加高效和便捷。
1、概述路网设计中的流量分配模型是城市交通规划中的重要组成部分。
它的作用就是对现有的路网进行数学建模，通过模拟实际交通状况，预测未来的交通流量，以此推导设计出最优的交通路线设计方案，以达到交通负荷的最优化分配。
目前，随着互联网技术和数据处理技术的不断提高，流量分配模型也在不断拓展和完善。
2、路网流量分配模型的研究方法2.1、行程时间矩阵交通流量的预测需要对车辆行驶的时间进行实时动态建模。
其中行程时间矩阵是将路网被矩阵化，以车辆出发的起点和目的地为参数，计算行驶所需的时间，并输出一个矩阵，以供后续数据分析和建模。
2.2、流量预测技术在路网设计中，精准的流量预测是非常重要的。
预测方法很多，例如基于神经网络、基于统计分析、基于机器学习等。
其中机器学习通过分析历史数据，自动提取实用的信息和知识，以高精度完成预测任务。
2.3、模型的优化及验证矩阵和流量预测模型只是流量分配模型的一个方面。
最优路网流量分配模型必须满足对城市交通现状的合理分析，对各类场景设计的精细优化，以及模型的实际验证等多方面的要求。
这样，才能够保证模型的可靠性和有效性。
3、流量分配模型中的局限性路网的实际状况是动态变化的，其中可能还存在着很多个人和能力的差异等因素。
这极大地影响了预测准确性和质量。
此外，模型的理论基础的发展和改进也需要不断提高。
4、未来发展作为城市交通规划设计中的重要技术，路网流量分配模型还有很大的发展空间。
未来随着科技的发展，越来越多的数据处理技术、城市大数据等信息将对交通规划带来积极改变。
未来，这些新兴的技术将逐渐取代原有的技术，探索更加智能和精确的流量分配模型，为设计更为高效和合理的路网交通系统提供支持。
总的来说，路网设计中的流量分配模型是一项极为重要的研究方向。
城市道路路段行程时间计算及预测模型研究
摘要城市道路交通流基本信息为智能交通系统的运行提供了根本支持，是实施智能交通系统的基础。
车辆在道路上的行程时间作为交通流信息中最直观、最重要的参数之一，它的计算和预测一直是研究的重点内容。
车辆行程时间的精确计算及预测，为出行者选择合理出行方式、路径等选择提供参考，也是道路交通管理者进行交通控制和管理的前提。
本文首先介绍了获取道路交通调查基本数据的各种方法与技术，结合本文所需的数据特点，科学合理的设计制定了道路交通调查方案，并采取科学方法对道路交通调查数据进行筛选处理，进而得到本文所需的道路交通数据，为后续车辆行程时间计算及预测模型的标定和验证计算提供数据基础。
其次，针对城市道路路段行程时间计算和预测问题，本文以城市道路网络中典型的道路路段和信号控制道路交叉口为研究对象，采用道路交通信息视频采集技术获得基本的道路交通信息数据。
通过对道路路段及其下游信号控制道路交叉口交通流特性分析，建立和标定了城市道路路段行程时间计算模型和下游信号道路交叉口交通延误计算模型，其二者计算结果之和正是由道路路段及其下游信控交叉口构造而成的典型的城市道路路段车辆行程时间。
通过实例计算与分析，结果表明计算模型具有较好的适用性，计算结果具有较高的准确性。
最后，在运用城市道路路段行程时间计算模型得到现状道路路段行程时间后，为了精确的预测未来道路路段行程时间，本文研究分析了国外经典的行程时间计算模型，并通过实例计算，验证了模型准确性。
同时结合我国城市道路路段交通流相对复杂的特点，根据数据融合理论，建立了城市道路路段行程时间综合预测模型，利用改进的定长最小二乘法计算各模型权重，进而实现了道路路段行程时间的预测。
最后加以实例验证，证明了模型具有良好的适用性，计算结果具有较高的准确性。
关键词：行程时间；计算模型；预测模型；城市道路；交通流AbstractThe basic information of Traffic flow provide the basic support for the realization of the intelligent transportation system, it is the foundation of the intelligent transportation system. As one of the most direct and important parameters in traffic flow information, the calculation and prediction of travel time are always the key point of the research content. The precise calculation and prediction of travel time make it reasonable for travelers to choose the travel mode and path and it is also a prerequisite for traffic management to do traffic control and traffic guidance.First, this paper introduces the different methods and technology to get the basic data in traffic survey and designs the traffic survey scheme in a scientific and rational way combining with its own characteristics. The data that is filtrated in scientific way provides the foundation of subsequent model calibration and verification.Second, according to the calculation and prediction for vehicular link travel time on urban road segments as well as its downstream intersection, this paper chooses the typical road segments and signalized intersections in the urban road network and uses the scientific method to get basic traffic information such as video camera. Based on the analysis of traffic flow characteristics of the road and signalized intersections, this paper reestablishes and calibrates the travel time calculation model on road segments and the delay model at its downstream signalized intersections. Through the calculation and analysis of an example, the results show that the model has good applicability and accuracy.Finally, the paper gets the current travel time on Urban Road Segments in the use of road travel time calculation model. In order to predict the future travel time on urban road accurately, this paper analyzes the several foreign classic travel time calculation model, combined with the characteristics of urban road traffic flow which is complicated in our country and then establish a new comprehensive travel time prediction according to different road congestion. The new comprehensive travel time prediction model combines the advantages and applicability of the classic models and then it realized dynamic precision of the link travel time prediction in different traffic conditions with the addition of dynamic weighting function. At last, the paper proves that the model has good practicability and accuracy with the instance validation.Key Words: Travel time; Calculation model; Prediction model; Urban road; Traffic flow目录学位论文原创性声明和学位论文版权使用授权书 (I)摘要 (II)Abstract ................................................................................................................. I II 插图索引 . (VII)附表索引 (VIII)第1章绪论 (1)1.1研究背景及意义 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.2.1 国外研究现状 (2)1.2.2 国内研究现状 (3)1.3研究内容及技术路线 (5)1.3.1 主要研究内容 (5)1.3.2 研究思路及技术路线 (6)第2章道路交通调查与数据处理 (7)2.1道路交通调查 (7)2.1.1 道路交通调查的分类及方法 (7)2.1.2 车辆行程时间调查 (7)2.1.3 道路交通量调查 (9)2.1.4道路交通调查方案设计 (10)2.2道路交通调查数据统计与处理 (11)2.2.1 道路交通调查数据统计 (11)2.2.2 异常数据判定与处理 (12)2.3本章小结 (15)第3章城市道路路段行程时间计算模型研究 (16)3.1概述 (16)3.2.路段上游车辆行程时间计算模型 (16)3.2.1 模型建立 (16)3.2.2 模型参数标定 (18)3.2.3 模型确定 (19)3.3路段下游信号交叉口交通延误计算模型 (19)3.3.1 HCM2010交通延误计算模型 (20)3.3.1 模型参数标定 (21)3.4城市道路路段总行程时间计算模型 (24)3.5模型计算与验证 (24)3.6本章小结 (26)第4章城市道路路段行程时间预测模型研究 (28)4.1经典行程时间预测方法研究 (28)4.1.1 历史趋势法 (28)4.1.2 非参数回归法 (28)4.1.3 卡尔曼滤波预测法 (29)4.1.4 时间序列法 (30)4.1.5 人工神经网络法 (31)4.1.6 行程时间预测模型方法总结 (33)4.2城市道路路段行程时间综合预测模型 (33)4.2.1 模型建立 (34)4.2.2 权重的确定 (35)4.3实例计算与验证 (38)4.3.1 ARMA时间序列预测模型验证 (38)4.3.2 BP神经网络预测模型验证 (39)4.3.3 综合预测模型验证 (40)4.3.4 预测结果误差分析 (41)4.4本章小结 (42)结论 (43)参考文献 (45)致谢 (49)附录A（攻读学位期间发表的学术论文目录） (50)插图索引图1.1 本文技术路线 (6)图2.1桃子湖路-牌楼路路段（由北往南）道路交通调查示意图 (10)图2.2 同一车辆经过两个不同拍摄点的视频图像 (11)图2.3 数据样本正态性检验 (13)图2.4异常值处理前观测道路路段交通量曲线 (15)图2.5异常值处理后观测道路路段交通量曲线 (15)图3.1 城市道路路段的构造及其车辆行程时间划分 (16)图3.2 关于β值的线性拟合曲线 (18)图3.3道路路段行程时间计算模型与BPR模型计算结果对比 (19)图3.4 不同A值计算结果误差曲线 (23)图3.5 天马路-牌楼路（由南往北）行程时间及误差对比曲线 (25)图3.6 牌楼路-桃子湖路（由南往北）行程时间及误差对比曲线 (25)图3.7 桃子湖路-新民路（由南往北）行程时间及误差对比曲线 (26)图4.1 时间序列模型预测流程图 (31)图4.2BP神经网络结构图 (31)图4.3BP神经网络算法流程图 (32)图4.4 综合预测模型预测流程图 (35)图4.5 时段长∆t划分示意图 (35)图4.6ARMA模型预测结果曲线 (39)图4.7ARMA模型预测误差曲线 (39)图4.8BP神经网络模型预测结果曲线 (39)图4.9BP神经网络模型预测误差曲线 (40)图4.10 预测模型动态误差曲线 (40)图4.11 预测模型权重曲线 (40)图4.12 综合模型预测结果曲线 (41)图4.13 综合模型预测误差曲线 (41)附表索引表3.1HCM2010模型道路交通延误计算表 (21)表3.2 不同A值下信控道路交叉口交通延误计算值 (22)表3.3不同A值计算结果误差比较 (23)表3.4 城市道路路段行程时间误差比较 (26)表4.1 各预测模型方法总结 (33)表4.2 模型预测评价指标 (42)第1章绪论1.1 研究背景及意义近年来，随着社会经济持续发展、城市化进程的加快以及机动车保有量的急速增长，使得人们对交通运输的需求迅速增加，城市道路交通系统承受着巨大的压力，道路交通问题成为了国家亟待解决的基础问题之一。
城市规划模型中的交通流量模拟与预测方法研究
城市规划模型中的交通流量模拟与预测方法研究交通流量是城市规划中一个重要而复杂的问题。
为了合理规划城市交通网络和交通设施，以实现城市的高效运行和可持续发展，需要对交通流量进行准确的模拟与预测。
本文将介绍一些常用的交通流量模拟与预测方法，并探讨其在城市规划模型中的应用。
一、静态交通流量模拟方法静态交通流量模拟方法主要用于分析路段或交叉口的交通状况，计算通过交通网络的车辆数目、速度和行程时间等信息。
常用的方法有交通量调查、位移速度函数和路段容量计算。
1. 交通量调查交通量调查是通过人工或自动的方式统计某个路段或交叉口的车辆流量。
人工调查方法包括现场观察、问卷调查和电话调查等；自动调查方法包括车牌识别、视频监控和微波检测等。
通过交通量调查获取的数据可以用于分析路段的通行能力和交通拥堵情况，为路网规划提供参考依据。
2. 位移速度函数位移速度函数是一种基于路段的交通流量模拟方法，用于分析车辆在路段上的速度变化情况。
通过观察车辆在不同时间段在某一路段的速度，可以建立位移速度函数，从而推导出该路段上的交通流量。
位移速度函数可以用于分析某一路段的通畅情况和瓶颈位置，为交通规划提供参考建议。
3. 路段容量计算路段容量是指在特定条件下，某一路段所能容纳的最大交通流量。
路段容量计算可以通过观察车辆通过该路段的速度和密度，推导出理论上的最大交通流量。
路段容量的计算可以帮助规划者评估交通网络的瓶颈位置和拥堵情况，从而有针对性地进行交通规划和优化。
二、动态交通流量模拟与预测方法动态交通流量模拟与预测方法可以模拟交通系统在不同时间段和不同条件下的行为，预测交通状况和拥堵情况。
常用的方法有微观模拟、宏观模拟和基于人工智能的预测。
1. 微观模拟微观模拟是一种基于个体车辆行为的交通模拟方法。
通过模拟车辆的运行轨迹、速度变化和交通冲突等，可以准确地模拟车辆在路网上的行驶情况。
微观模拟可以用于分析交叉口的通行能力、路段的拥堵情况和交通信号的优化等问题，为城市规划提供具体的决策依据。
城市道路交通流量预测模型与算法研究
城市道路交通流量预测模型与算法研究一、引言城市交通流量的预测是城市道路交通规划和管理的重要内容。
随着城市交通网络的日益复杂和出行方式的多样化，交通流量预测模型和算法的研究越来越重要。
本文将从城市交通流量预测模型的基础理论、数据采集、特征提取和算法优化等方面进行详细介绍，同时展望未来的发展趋势。
二、城市交通流量预测模型的基础理论1.交通流量预测的定义和意义城市交通流量预测是根据历史交通流量数据、宏观经济因素、特定事件和节假日等综合因素，针对未来不同时间段内的道路流量进行预测，并制定相应的交通管控措施，保障城市交通安全和顺畅。
2.交通流量预测的分类根据预测时间窗口的长短和预测精度的要求，交通流量预测可以分为短期预测和长期预测两种。
短期预测一般指未来1小时到24小时内的交通流量预测，常见的短期预测算法包括ARIMA、BP神经网络、支持向量回归等；长期预测则指未来1天到7天内的交通流量预测，常见的长期预测算法包括时间序列分析、卡尔曼滤波、回归分析等。
3.交通流量预测研究的难点交通流量预测模型的建立必须考虑到人文、物理、气象等多方面的因素，且交通流量的变化受到多种因素的影响，因此交通流量预测模型的建立和精度控制是非常困难的。
在交通流量预测研究中，需要考虑的因素包括交通出行模式、流量特征的时空变化、交通拥堵的影响因素、交通事故和疫情等突发事件的影响等。
三、数据采集和特征提取1.数据采集的方法交通数据的采集方式包括微观和宏观两种。
微观数据采集主要指行车过程中的车速、车道占有率、多车道下的行驶流密度和车辆跟车间距等，可以通过传感器和智能交通系统进行采集；宏观数据采集主要是车流量数据，可以通过视频监控、电子警察、交通卡口和手机定位等方式实现。
2.特征提取的方法交通流量数据的特征可以从时空、频率和幅度等多个角度进行提取。
时空特征主要包括道路长度、道路通行时间、拥堵持续时间和拥堵规模等；频率特征主要包括车辆到达和离开的次数、平均车流量等；幅度特征主要包括道路流量水平和车辆速度等。
城市主干道路段行程时间-流量模型研究
城市主干道路段行程时间-流量模型研究城市主干道路段行程时间-流量模型研究摘要：主要对城市主干道交通速度-流量之间的关系进行研究。
结合长沙当地车流运行现状和交通流特性，在传统的速度-流量线性关系模型的基础上作了修改，得到新的道路路段速度-流量关系曲线模型。
并采用等效排队长度模型给出了有效道路路段长度的估计值。
通过对长沙市交通调查数据进行分析表明：新速度-流量模型拟合的结果较好。
关键词:；城市主干道;交通调查；排队长度；速度-流量模型Abstract: mainly to the city’s main thoroughfares tr affic speed-flow of the relationship between research. Combined with changsha local traffic operation situation and traffic flow characteristic, in the traditional speed-flow model based on the linear relationship has been modified, get the new road speed-flow relation curve model. And by using the equivalent queue length model gives effective length of road of the estimated value. Through the survey data in changsha city traffic analysis shows that the new speed-flow model fitting results are good.Keywords:; The main city; Traffic survey; Queue length; Speed-flow model0 前言车辆在道路路段的行程时间是交通规划的一项基本指标，行程时间（行程速度）可以用来评价道路的畅通程度，能够反应道路的运输效率。
道路交通流量预测模型研究
道路交通流量预测模型研究在现代社会，道路交通流量的准确预测对于城市规划、交通管理以及公众出行都具有极其重要的意义。
随着城市的发展和交通需求的不断增长，如何有效地预测道路交通流量成为了交通领域的一个关键问题。
道路交通流量受到众多因素的影响，包括但不限于时间、天气、节假日、特殊事件以及道路的基础设施等。
这些因素相互作用，使得交通流量呈现出复杂的动态变化。
为了能够准确地预测道路交通流量，研究者们提出了各种各样的模型和方法。
传统的道路交通流量预测模型主要基于统计学方法。
例如，时间序列分析是一种常见的方法，它通过对历史交通流量数据的分析，找出数据中的趋势、季节性和周期性等特征，然后利用这些特征来预测未来的流量。
自回归移动平均（ARMA）模型和自回归积分移动平均（ARIMA）模型就是时间序列分析中常用的模型。
这些模型在数据具有明显的线性特征和稳定的统计特性时能够取得较好的预测效果。
然而，实际的道路交通流量往往具有非线性和不确定性的特点。
因此，基于机器学习的方法逐渐受到关注。
决策树、支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）等算法被广泛应用于交通流量预测。
决策树通过对数据进行分类和回归，能够自动学习到数据中的特征和规律；SVM 则在处理小样本、非线性问题上具有优势；ANN 具有强大的非线性拟合能力，可以模拟复杂的交通系统。
在人工神经网络中，多层感知机（MLP）和递归神经网络（RNN）是常用的架构。
MLP 能够捕捉输入数据之间的复杂关系，但对于时间序列数据的处理能力相对较弱。
RNN 则通过引入记忆单元，能够有效地处理时间序列数据。
然而，RNN 存在梯度消失和梯度爆炸的问题，这限制了其在长序列数据中的应用。
为了解决这个问题，长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）应运而生。
LSTM 和 GRU 通过精心设计的门控机制，能够更好地控制信息的流动，从而有效地处理长序列数据，在道路交通流量预测中表现出了出色的性能。
北京市主、次干道基本路段速度—流量关系模型研究的开题报告
北京市主、次干道基本路段速度—流量关系模型研究的开
题报告
题目：北京市主、次干道基本路段速度—流量关系模型研究
一、研究背景
北京市交通拥堵问题严峻，特别是在主、次干道基本路段拥堵现象十分明显。
为提高道路通行能力、缓解交通拥堵，需要对道路速度和流量之间的关系进行深入研究，为交通导向和规划提供科学依据。
二、研究目的和意义
本研究旨在通过对北京市主、次干道基本路段的速度和流量关系进行分析和建模，为优化道路通行提供科学自然的理论支持，并为城市发展、交通规划和交通控制提供
参考依据。
三、研究内容和方法
1. 采集数据
采集北京市主、次干道基本路段的车流量、车速等基础数据，包括白天、夜间、工作日和非工作日等情况下的数据。
2. 数据处理与分析
基于采集到的原始数据，对数据进行预处理和整理，计算车速和流量对应的峰值、均值以及变异系数等指标。
通过回归分析方法建立道路速度和流量之间的关系模型，
探究主、次干道不同车辆流量、时间和路段等因素对速度的影响。
3. 模型验证
利用采集的数据对建立的道路速度和流量关系模型进行验证，并对模型的准确性和可靠性进行评估。
四、预期成果和应用价值
本研究的预期成果是建立北京市主、次干道基本路段速度—流量关系模型，了解主、次干道车辆流量、时间和路段等因素对道路速度的影响。
该研究成果可为交通规
划和交通导向提供科学依据，为改善城市交通拥堵和提高道路通行效率提供参考。
城市干道交通流速度一流量关系模型研究
第１ ８卷 第 ２期 ２ １ ６月 ０ ０年
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的数据。并利用交通流数据检测仪器 Ａ ｔ ｃｐ ０４以 ２ｍｎ为 １ ｕｓ ｅ ０ ｏｏ ２ ｉ 个统计问隔进行数据处理 ， 得到分车 道 的速度 与流 量数据 。研究 认 为北 京市 学 院路与 劲 松路 在 数据 采 集条 件 、 集 路 段位 置 优越 性 、 采 数据 完
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Hale Waihona Puke 摘要 ： 为研究 适 合 我 国城 市 干 道 交 通 流 特 点 的速 度 与 流 量 之 间 的 关 系 ， 建 立 Ｇｅｎｈｅ ｓ模 型 和 Ｒ — 在 ｒ ｓｉ ｄ ｅ ｌ ｅ
Ｇｅｎｈｅ ｓ ｒｅｓｉ ｄ 模型的基础上 ， ｌ 结合城市干道交通流 为间断流的特点 ， 采用分段建 模法建立 了 Ｇ Ｌ —Ｎ模 型。通过 拟
城市道路规划中的交通流量预测模型研究
城市道路规划中的交通流量预测模型研究摘要：随着城市化进程的加速，城市交通问题日益突出。
而交通流量预测作为城市道路规划的重要一环，对于合理安排交通资源、提高交通效率具有重要意义。
本文将探讨城市道路规划中的交通流量预测模型研究，包括传统模型和基于人工智能的新型模型，并分析其优缺点及应用前景。
一、引言城市道路规划是城市发展的重要组成部分，而交通流量预测模型则是道路规划中的关键环节。
通过预测交通流量，可以合理规划道路布局、优化交通信号灯、提高交通效率。
传统的交通流量预测模型主要基于统计学方法，而近年来，随着人工智能技术的发展，基于人工智能的交通流量预测模型也逐渐崭露头角。
二、传统模型1. 基于时间序列的模型时间序列模型是最早应用于交通流量预测的方法之一。
通过对历史交通流量数据的分析，建立时间序列模型，并利用该模型对未来交通流量进行预测。
常用的时间序列模型包括ARIMA模型、ARCH模型等。
这些模型在一定程度上能够反映交通流量的周期性和趋势性，但对于非线性和复杂的交通流量预测问题效果有限。
2. 基于回归分析的模型回归分析模型是另一种常用的交通流量预测方法。
通过建立交通流量与影响因素（如时间、天气、道路状况等）之间的回归关系，利用回归模型对未来交通流量进行预测。
常用的回归分析模型包括线性回归模型、多元回归模型等。
这些模型能够考虑多个影响因素对交通流量的影响，但对于非线性和复杂的交通流量预测问题效果不佳。
三、基于人工智能的新型模型1. 基于神经网络的模型神经网络模型是人工智能领域的热门研究方向之一。
通过建立多层神经网络，并利用反向传播算法对网络参数进行训练，可以实现对交通流量的预测。
神经网络模型能够处理非线性和复杂的交通流量预测问题，并具有较好的预测精度。
但神经网络模型的训练过程较为复杂，需要大量的数据和计算资源。
2. 基于支持向量机的模型支持向量机模型是一种基于统计学习理论的分类和回归方法。
通过建立支持向量机模型，并利用核函数对数据进行非线性映射，可以实现对交通流量的预测。
城市道路交通流量预测模型研究
城市道路交通流量预测模型研究第一章：绪论随着城市化的发展、汽车保有量的增加以及城市人口的不断增长，城市道路交通问题越来越突出。
交通流量预测作为交通规划中必不可少的一项基础工作，对于城市道路交通管理、规划及建设具有重要意义。
本文主要研究城市道路交通流量预测模型，旨在提高交通规划和管理的科学性和准确性。
第二章：相关理论2.1 神经网络神经网络是一种模拟生物神经系统运行方式的数学模型，通常被用来建立非线性的函数关系。
神经网络的核心组成部分是“神经元”，神经元通过输入信号、处理和传递信息。
在交通流量预测中，神经网络可用于建立非线性的交通流量预测模型。
2.2 时间序列分析时间序列分析是以时间为自变量的统计分析方法，能够捕捉到时间的趋势、周期和季节等特征。
在交通流量预测中，时间序列分析可用于分析和预测不同时间段的交通流量。
2.3 多元回归分析多元回归分析是通过多组自变量来预测因变量变化的一种方法。
在交通流量预测中，多元回归分析可用于将影响交通流量的各种因素进行量化和分析，从而建立交通流量预测模型。
第三章：城市道路交通流量预测模型的建立3.1 数据收集在建立交通流量预测模型之前，需要对相关数据进行收集。
需要收集的数据包括历史交通流量数据、气象数据、道路建设信息等。
3.2 数据预处理在进行交通流量预测之前，需要对收集的数据进行预处理。
首先需要对数据的缺失值、异常值进行处理，其次需要对数据进行平滑处理和差分操作，以消除噪声对模型预测的影响。
3.3 神经网络模型建立使用神经网络建立交通流量预测模型时，需要将历史交通流量数据以及其他相关数据输入到网络中，进行训练。
在训练的过程中，通过反向传播算法对网络进行调整，直到达到最佳预测效果。
训练完成后，将新的输入数据输入到已训练好的神经网络中，即可得出相应的交通流量预测结果。
3.4 时间序列模型建立使用时间序列分析建立交通流量预测模型时，需要对历史交通流量数据进行季节性分解，并以此为基础预测未来的流量趋势。
城市干道路段速度-流量模型及通行能力研究
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查 与分 析 ，从结 果 中可 以看 出 ，北京 市快 速路 的交
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城市道路规划中的交通流量预测模型研究
城市道路规划中的交通流量预测模型研究一、引言随着城市化进程的不断加速，城市交通问题日益突出。
为了解决交通拥堵、提高交通效率，交通流量预测成为城市道路规划中的重要研究方向。
本文将探讨城市道路规划中的交通流量预测模型研究，以期为城市交通规划和管理提供科学依据。
二、交通流量预测模型的意义交通流量预测模型是指通过对历史交通数据和其他相关数据的分析和建模，来预测未来一段时间内的交通流量情况。
交通流量预测模型的研究对于城市交通规划和管理具有重要意义。
首先，交通流量预测模型可以帮助规划者和管理者了解交通状况，为交通规划和决策提供科学依据。
通过模型预测，可以了解未来交通流量的分布情况，有针对性地进行道路改造和交通管理，从而提高交通效率，减少拥堵。
其次，交通流量预测模型可以帮助规划者和管理者制定合理的交通控制策略。
通过模型预测，可以预测交通流量的高峰期和低谷期，根据不同时间段的交通流量情况，采取相应的交通控制措施，如交通信号灯的优化调整、交通限行等，以减少交通拥堵，提高交通效率。
最后，交通流量预测模型可以帮助规划者和管理者评估交通规划的效果。
通过模型预测，可以对不同交通规划方案进行模拟和评估，了解不同方案对交通流量的影响，从而选择最佳的交通规划方案，提高交通系统的整体效益。
三、交通流量预测模型的研究方法目前，交通流量预测模型的研究方法主要包括统计方法、仿真方法和机器学习方法。
统计方法是最早应用于交通流量预测的方法之一。
该方法通过对历史交通数据的统计分析，建立数学模型来预测未来的交通流量。
常用的统计方法包括回归分析、时间序列分析等。
这些方法可以根据历史交通数据的趋势和周期性规律，预测未来一段时间内的交通流量情况。
仿真方法是一种基于计算机模拟的交通流量预测方法。
该方法通过建立交通仿真模型，模拟交通流的运行过程，进而预测未来的交通流量。
仿真方法可以考虑交通流的动态变化和复杂性，对交通流的预测结果更加准确。
常用的仿真方法包括微观仿真和宏观仿真。
道路交通流量预测模型研究及应用
道路交通流量预测模型研究及应用随着汽车数量的增加和城市化进程的加速，道路交通状况越来越成为人们关注的焦点。
不仅影响着人们的出行和生活质量，也与城市经济和社会发展息息相关。
因此，如何准确预测道路交通流量，并做好交通规划和决策，成为一个亟待解决的问题。
本文就道路交通流量预测模型进行研究及应用做简单探讨。
I. 交通流量预测模型是什么？交通流量预测模型是一种数学模型，它可以用来预测某一时间段内，某一路段的交通流量。
交通流量预测模型主要可以分为两类，一类是基于统计学方法的模型，另一类是基于机器学习的模型。
1. 基于统计学方法的模型基于统计学方法的模型，是通过历史交通数据或经验数据建立的，主要包括回归分析、时间序列分析、贝叶斯网络等方法。
其中，回归分析是最为常用的方法之一，它通过建立影响交通流量的相关因素之间的数学模型，来预测未来的交通流量。
2. 基于机器学习的模型基于机器学习的模型，主要包括神经网络、支持向量机、决策树等方法。
相对于统计学方法，机器学习方法可以自动地从大量数据中提取出特征，更准确地预测未来的交通流量。
但是，机器学习方法需要大量的数据样本和运算时间，同时模型参数也较多，难以解释模型的结果。
II. 交通流量预测模型的优劣比较无论是基于统计学方法还是基于机器学习的模型，都有其优劣之处。
统计学方法具有理论基础，较易解释模型结果；而机器学习方法能够处理更加复杂的数据，具有更高的精度。
如何选择适合的预测模型，需要根据具体情况进行综合考虑。
III. 实际应用与案例分析交通流量预测模型在交通规划和交通管理中的应用非常广泛。
下面以道路交通流量预测模型在城市道路通行能力评估中的应用为例。
在城市道路通行能力评估中，交通流量预测是其中的一个重要指标。
通过对道路交通流量的预测，可以确定道路通行能力，进而找出道路存在的瓶颈和问题，并提出针对性的交通规划和管理建议。
以某市某干道为例，通过6个月的历史交通数据及天气等因素的分析，我们使用基于机器学习的支持向量机（SVM）模型进行预测。
城市道路交通流量预测模型研究
城市道路交通流量预测模型研究随着城市与人们生活水平的不断提高，城市道路交通量不断增加，如何精准地预测城市道路交通量，是城市交通管理部门面临的重要问题之一。
城市道路交通流量预测模型的研究，旨在通过建立模型预测未来交通流量，帮助交通管理部门及时采取措施，维护城市道路交通畅通。
本文将从模型建立的数据源、模型的建立及应用三个方面，展开城市道路交通流量预测模型的研究。
一、模型建立的数据源城市道路交通量预测模型的建立，需要大量的数据支持，其中主要数据包括：交通历史数据、天气数据、道路信息数据、人口数据等。
其中，交通历史数据是模型中最重要的数据之一，通过对历史交通数据的分析，可以找出一些规律和特征，为建模提供参考。
天气数据在城市道路交通量预测中也起到了非常重要的作用。
气象要素对交通流量的影响非常大，气温、降水、风速等天气因素都会影响到车辆行驶速度、路面阻力等因素，从而影响交通流量。
因此，采集和分析天气数据，对于预测城市道路交通量大有作用。
道路信息数据是建立城市道路交通量预测模型的另一重要数据源，它包括了道路交通管理部门所掌握的所有道路信息，如道路长度、车道数、限速情况、交通信号灯设置、站点位置等等。
这些信息对于建模过程中的特征提取和模型建立非常关键，可以为预测提供更准确的数据支持。
人口数据也是城市道路交通量预测模型中的重要数据之一。
城市人口的增长速度，直接影响到交通流量的增长和交通压力的变化。
因此，在建立城市道路交通量预测模型时，人口数据的重要性也不可忽视。
二、模型的建立城市道路交通量预测模型建立的关键在于构建一种可靠、高精度的模型。
在这个过程中，模型的建立涉及到多种统计和预测方法，其中最常用的包括回归分析、人工神经网络分析等。
回归分析是指通过线性回归方程等数学方法，寻找隐含在历史数据中的某种规律性关系，并用这些关系来对未来的交通流量进行预测。
它是一种简单有效的预测方法，特别是当历史数据具有明显的规律性和趋势性时，回归分析可以预测出较准确的结果，但当其难以找到欣喜关系时，其预测能力就不甚理想。
基于行程时间分析的城市交通网络流量分配研究
基于行程时间分析的城市交通网络流量分配研究实际交通出行中,由于受到各方面随机事件影响,交通路网的供给和需求都可能是不确定的,这种不确定性使得行程时间也呈现随机性变化。
不同出行者风险偏好不同,当行程时间随机变化时,会选择不同路径出行,确保可以按时到达目的地。
本文首先同时考虑时空因素对城市道路车辆行程时间进行预测,预测误差显示车辆行程时间的不确定性,进而提到出行者对行程时间可靠性的要求。
然后从出行者风险规避角度出发,提出基于负效用确定性等价的出行者路径选择规则。
最后,在给定择路规则下建立交通网络用户均衡模型,并引入可变车道建立混合网络设计模型进行求解。
在已有研究成果的基础上,本论文主要开展了如下研究工作:1.考虑时空因素的城市道路行程时间预测。
分析了城市道路相邻路段行程时间的空间相关性和不同时间路段行程时间的时间相关性。
考虑到预测方法普适性和计算速度,提出一种考虑时空因素的改进K近邻方法。
实证研究结果显示:路段行程时间短期预测的平均绝对误差百分比都在要求范围以内;通过与经典预测模型的预测结果比较发现,该方法预测精度和计算速度都可以更好的满足出行者需求。
行程时间预测过程中,行程时间展现出随机特征,进而提出出行者路径选择的时间可靠性问题。
2.随机路网出行者路径选择模式。
由于行程时间呈现随机性,出行者路径选择标准除了行程时间均值外,还需要包括行程时间波动情况。
通过分析发现行程时间预算指标不能为风险厌恶出行者提供最优可靠路径,因此本文结合期望效用理论和行程时间预算手段,构造基于行程时间均值和标准差的路径选择指标。
该指标参数估计和计算过程简单,对出行者风险厌恶特征描述更合理。
文章通过数值算例说明分别基于该指标和经典可靠性指标路径选择的区别。
3.基于负效用确定性等价的用户均衡模型。
基于前文建立的路径选择标准,假设不同风险偏好出行者总会选择使个人行程时间负效用确定性等价最小路径出行,那么大规模出行竞争最终会形成一种均衡状态。
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城市主干道路段行程时间-流量模型研究
摘要：主要对城市主干道交通速度-流量之间的关系进行研究。
结合长沙当地车流运行现状和交通流特性，在传统的速度-流量线性关系模型的基础上作了修改，得到新的道路路段速度-流量关系曲线模型。
并采用等效排队长度模型给出了有效道路路段长度的估计值。
通过对长沙市交通调查数据进行分析表明：新速度-流量模型拟合的结果较好。
关键词:；城市主干道;交通调查；排队长度；速度-流量模型
Abstract: mainly to the city’s main thoroughfares tr affic speed-flow of the relationship between research. Combined with changsha local traffic operation situation and traffic flow characteristic, in the traditional speed-flow model based on the linear relationship has been modified, get the new road speed-flow relation curve model. And by using the equivalent queue length model gives effective length of road of the estimated value. Through the survey data in changsha city traffic analysis shows that the new speed-flow model fitting results are good.
Keywords:; The main city; Traffic survey; Queue length; Speed-flow model
0 前言
车辆在道路路段的行程时间是交通规划的一项基本指标，行程时间（行程速度）可以用来评价道路的畅通程度，能够反应道路的运输效率。
经典的速度-流量模型是Greenshields的抛物线模型，它是由线性的速度-密度关系推导得出的，其表达式为：
（1）
式中：-阻塞密度，车流密集到车辆无法移动时的密度；-畅行车速，车流密度趋于零，车辆畅行无阻时的空间平均车速。
1 速度-流量模型的建立
在城市道路路段中，当交通流量相对于道路路段的通行能力不太大时，车辆处于自由行驶状态，车辆的速度完全由车辆和驾驶员本身的特性所决定；当交通流量较大时，车辆逐步进入到稳定的跟驰状态，车流速度下降。
因此，在较小的交通流量下，车辆的运行速度和交通流量不存在相关性；而当交通流量持续增加时，车流运行速度存在下降的趋势。
为了反应出速度流量关系中呈现的这种变化，采用改进的Greenshields线性函数模型来拟合主干道路段速度-流量关系模型，表达式如公式（2）：
（2）
式（1）中，q为此时对应的道路路段流量（pcu/h）；为道路路段畅行车速（km/h），此时车流密度趋于零；为待定常量（pcu/h）；a、b为模型待定参数。
2 等效排队长度模型的建立
在城市道路路段行程时间研究中，应该对道路交叉口车辆排队长度对道路路段行程时间计算的影响程度进行定量分析，而排队长度可以由车辆在交叉口的延误进行反推，计算公式如式（3）：
（3）
式中：——道路信号交叉口等效平均排队长度(m)；——道路信号交叉口的平均控制延误(s/veh)；——道路交叉口进口道交通流量(pcu/h)；——车辆在道路交叉口进口道处停车占位的平均长度(m)。
（4）
式中：——车辆在信号道路交叉口的控制延误(s/veh)；——车辆在信号道路交叉口的停车延误(s/veh)；——车辆在信号道路交叉口停车前的减速延误(s/veh)；——车辆在信号道路交叉口停车线后的加速延误(s/veh)。
3 模型参数估计
3.1 模型参数标定方法
假设道路路段长（单位：m），则其道路路段的车辆畅行时间(速度的单位转化为m/s，1km/h=3.6-1m/s)，实际行驶时间。
两式相除得。
将式（2）转化为：
（5）
最后，令Y=，X=，可得：
（6）
简化之后，即可对较简单的式（6）进行乘幂参数标定，道路路段的行程时间函数模型也可采用同样的方法进行标定。
3.2 模型拟合结果
本文采用长沙市芙蓉路实测的流量、速度数据对模型（1）进行参数标定与精度检验，数据采集时间为早晚高峰时段，图1为交通调查所得到的芙蓉路各
路段流量-速度散点图，采用秩相关系数方法确定交通常量q0=2800pcu/h，自由流车速为道路设计车速60km/h。
图1流量-速度关系散点图
采用统计分析软件SPSS对观测的速度-流量数据进行分析，分析结果如表1所示：
表1 模型参数计算结果
模型的相关系数达到了0.92以上，而且拟合曲线随着交通饱和度的增加并没有发生严重的变形，有较高的精确度。
3.3道路路段饱和度对模型的影响分析
3.3.1自由流状态
在道路路段饱和度小于0.6时，称为自由流状态，本文实测的自由流状态下速度-流量关系结果如表2所示：
表2 自由流状态下模型参数计算结果
考察线性回归模型的相关系数，可以明显看出：自由流状态下的速度-流量之间不存在密切的影响关系，同时也与前文中速度在流量处于某一范围内时并不随流量变化的结论相吻合。
3.3.2稳定流状态
在道路路段饱和度处于0.6至0.9之间时，称为稳定流状态，本文所采用新模型在稳定流状态下速度-流量关系散点图如图2所示：
图2 稳定流状态下新模型拟合曲线图
使用二次多项式以及本文所提出的模型拟合的函数表示及相关系数如表3所示：
表3 稳定流状态拟合结果
从拟合曲线图形以及相关系数看来，采用两种不同曲线拟合的效果均大于0.6，在可以接受的范围之内，但二次多项式拟合结果不如本文提出的新模型效果好。
新模型的待定参数a、b值大小发生了变化，这是因为在稳定流下的交通流特性与自由流和强制流略有不同，但行驶状态也还比较稳定，出现意外的干扰并不会使车流紊乱。
3.3.3不稳定及强制车流状态
在道路路段饱和度大于0.9时，称为不稳定及强制车流状态，所采用新模型在不稳定及强制车流状态下速度-流量关系散点图如图3所示：图3 不稳定及强制车流状态下新模型拟合曲线图
使用二次多项式以及本文所提出的模型拟合的函数表示及相关系数如表4所示：
表4不稳定及强制车流状态拟合结果
模型函数表达式 R值R2
二次多项式y=9E-07x2-0.0135x+68.302 0.6409 0.4107
新模型 y=[1-0.057×(x-2800)0.275]×v0 0.8653 0.7847
从上面的散点图可以看到，速度-流量关系散点开始凌乱，特别是饱和度超过1.0之后，大多数散点开始偏离趋势线。
而从拟合曲线图形以及相关系数看来，二次多项式拟合结果不如本文提出的新模型效果好，新模型在不稳定及强制车流状态下还保持了较好的精度，相关系数超过了0.8，但新模型的待定参数a、b值大小发生了变化，这是由不稳定及强制流下的交通流特性决定的，显示出较大的波动性。
综合考虑以上三种车流状态，证明了本文提出的新模型更能恰当的描述
城市主干道上的交通流特性。
采用本文提出的模型应用于分析城市道路路段的流量-车速关系以及道路路段车辆行程时间的计算是科学可行的。
结合本文采集的道路交通流数据，最终将模型的各个参数标定后结果如式（7）和（8）所示：
4 结论
本文立足于我国城市道路交通的实际情况和社会经济发展的形势与要求，在总结利用国内外有关研究经验的基础上，研究了城市道路交通调查技术和道路交通流建模技术，建立了考虑道路信号交叉口车辆排队长度的城市道路路段行程时间计算模型。
通过交通调查实测数据检验了模型的精度并标定了模型参数。
进而对模型的稳定性和实用性各个方面的影响因素进行了详细分析，从分析的结果来看，修改后的新速度-流量模型可以较好地用于刻画速度-流量之间的关系，并在不同道路路段饱和度情况下均保持了较高的精度，克服了由于饱和度的影响而带来的参数估计不稳定问题，理论与现实意义并重。
注：文章内所有公式及图表请以PDF形式查看。